Tipos De Muestreo

MUESTREO

En muchos experimentos, es imposible hacer un muestreo de una población entera como parte de un experimento de investigación, debido a cuestiones temporales y económicas y al gran número de sujetos, es por eso que se realiza el muestreo estadístico, que tiene como idea tratar de tomar una sección representativa de la población, realizar el experimento y hacer la extrapolación de nuevo a la población en su conjunto.

Ventajas del muestreo

• Se trata de una menor cantidad de sujetos, lo que reduce la inversión en tiempo y dinero.

• El muestreo en realidad puede ser más preciso que estudiar toda la población, ya que los investigadores pueden tener mayor control sobre los sujetos. Los estudios grandes pueden ocultar correlaciones interesantes entre todo el "ruido".

• Las manipulaciones estadísticas son mucho más fáciles con conjuntos más pequeños de datos y así es más fácil evitar el error humano cuando al ingresar y analizar los datos.

Desventajas del muestreo

• Hay lugar para un posible sesgo en la selección de sujetos adecuados para la investigación. Esto puede ser porque el investigador selecciona sujetos que son más propensos a dar los resultados deseados o que los sujetos tienden a seleccionarse a ellos mismos.

Por ejemplo, si una empresa de sondeo de opinión realiza encuestas telefónicas entre las 9 y las 17hs. no van a ubicar a muchas personas que salen a trabajar, lo que invalidará totalmente sus resultados. Éstos son denominados factores determinantes y también incluyen un diseño del experimento malo, variables de confusión y el error humano.

• El muestreo exige un conocimiento de estadísticas y todo el diseño del experimento depende del método de muestreo requerido.

MUESTREO PROBABILÍSTICO

El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en virtud de la cual las muestras son recogidas en un proceso que brinda a todos los individuos de la población las mismas oportunidades de ser seleccionados.

En esta técnica de muestreo, el investigador debe garantizar que cada individuo tenga las mismas oportunidades de ser seleccionado y esto se puede lograr si el investigador utiliza la aleatorización.

La ventaja de utilizar una muestra aleatoria es la ausencia de sesgos de muestreo y sistemáticos. Si la selección aleatoria se hace correctamente, la muestra será representativa de toda la población.

El efecto de esto es un sesgo sistemático ausente o mínimo que es la diferencia entre los resultados de la muestra y los resultados de la población. El sesgo de muestreo también se elimina ya que los sujetos son elegidos al azar.

Tipos de muestreo probabilístico

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple es la forma más fácil de muestreo probabilístico. Lo único que el investigador tiene que hacer es asegurarse de que todos los miembros de la población sean incluidos en la lista y luego seleccionar al azar el número deseado de sujetos.

Existen muchos métodos para hacer esto. Puede ser tan mecánico como sacar tiras de papel de un sombrero con nombres escritos mientras el investigador tiene los ojos vendados o puede ser tan fácil como usar un software de computadora para hacer la selección aleatoria.

Muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado también es conocido como muestreo aleatorio proporcional. Ésta es una técnica de muestreo probabilístico en donde los sujetos son inicialmente agrupados en diferentes categorías, tales como la edad, el nivel socioeconómico o el género.

Luego, el investigador selecciona aleatoriamente la lista final de sujetos de los distintos estratos. Es importante tener en cuenta que los estratos no se superpongan.

Generalmente, los investigadores utilizan un muestreo aleatorio estratificado si quieren estudiar un determinado subgrupo dentro de la población. También es preferible el muestreo aleatorio simple porque garantiza resultados estadísticos más precisos.

Muestreo aleatorio sistemático

Cuando se trata de un muestreo sencillo y rápido, se usa este tipo de muestreo. Una característica importante del muestreo sistemático es que presenta menos varianza que el muestreo simple aleatorio, esto debido a la presencia de una estratificación innata en el diseño del muestreo sistemático. El muestreo sistemático normalmente se usa en la inspección y el control de calidad debido a la alta rapidez y la baja varianza de este

tipo de muestreo. Este tipo de muestreo es adecuado para las situaciones en donde la población es grande y con alto nivel de varianza.

El muestreo aleatorio sistemático se puede comparar con una progresión aritmética en donde la diferencia entre dos números consecutivos es la misma. Por ejemplo, supongamos que estás en una clínica y tienes 100 pacientes.

1. Lo primero que tienes que hacer es elegir un número entero que sea menor que el número total de la población. Éste será tu primer sujeto, por ejemplo (3).

2. Selecciona otro número entero que será el número de individuos entre los sujetos, por ejemplo, (5).

3. Tus sujetos serán los pacientes 3, 8, 13, 18, 23 y así sucesivamente.

No existe una ventaja clara en la utilización de esta técnica.

EJEMPLO:

Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

2, 6, 10, 14,..., 98

Muestreo aleatorio por conglomerados

El muestreo aleatorio por conglomerados se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple debido al tamaño de la población. Imagínate hacer un muestreo aleatorio simple cuando la población en cuestión es toda la población de Asia.

1. En el muestreo por conglomerados, la investigación identifica primero las fronteras, en el caso de nuestro ejemplo. Pueden ser los países de Asia.

2. El investigador selecciona aleatoriamente un número de áreas identificadas. Es importante que todas las áreas (países) dentro de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionadas.

3. El investigador puede incluir todos los individuos dentro de las áreas seleccionadas o seleccionar aleatoriamente a los sujetos de las áreas identificadas.

Propósito

El objetivo es obtener, en base a

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